كل مساعد ذكاء اصطناعي يسعى إلى الإجابة عن المزيد من الأسئلة.
يبدو هذا هدفًا صحيحًا.
لكنني لا أعتقد أنه الأهم.
ليست كل سلاسل الكتل تعمل بالطريقة نفسها.
وليس كل بروتوكول إقراض يتبع القواعد نفسها.
وليس كل تطبيق من تطبيقات التمويل اللامركزي (DeFi) يستخدم الآليات نفسها.
إن التعامل معها جميعًا كما لو كانت متطابقة قد يؤدي إلى تفسيرات تبدو صحيحة، لكنها تفوّت التفاصيل التي تهم.
وهذا أحد الأسباب التي جعلت ORO تحتفظ باهتمامي.
بدلًا من اعتبار التمويل اللامركزي نظامًا عملاقًا واحدًا، فإنه يركز على فهم السياق الكامن وراء كل نظام بيئي.
وهذا يحدث فرقًا حقيقيًا.
الاقتراض على بروتوكول واحد قد يتضمن قواعد ضمانات مختلفة، أو عتبات تصفية مختلفة، أو نماذج فائدة مختلفة عن بروتوكول آخر.
بدون هذا السياق، قد تكون حتى الإجابة الصحيحة تقنيًا غير مكتملة.
𝗖𝗼𝗻𝘁𝗲𝘅𝘁 𝗖𝗿𝗲𝗮𝘁𝗲𝘀 𝗖𝗹𝗮𝗿𝗶𝘁𝘆
بدلًا من تقديم الشرح نفسه في كل مكان، تهدف ORO إلى تقديم إجابات تناسب النظام البيئي الذي تستكشفه بالفعل.
وهذا يجعل عملية التعلّم أكثر عملية، لأن المعلومات مرتبطة بالبروتوكول أمامك، وليس بالـ DeFi بشكل عام.
ومع ظهور المزيد من السلاسل والتطبيقات، تصبح هذه الفروقات أكثر قيمة.
أحيانًا لا يكون أفضل ذكاء اصطناعي هو الذي يعرف أكثر.
بل هو الذي يفهم من أين تأتي الأسئلة.
وهذا هو الاتجاه الذي واصلت ملاحظته مع ORO.
#ai #AIAssistance #defi